今天看 @AnthropicAI 旗下 #Claude AI的演示视频，把我惊艳到了。作为一名职业投资人，美股公司+#Web3 项目，每年要盯上百个，尤其是财报季简直就是战场！

如视频中这类实战案例，还是比较常见的：办公室刚坐下，时间下午2点，PM（投资总监）火急火燎冲进来：

“Sarah，咱们重点关注的那家公司 Velocity Athletic 刚出完财报，营收暴跌12%，但股价居然涨了17%，已经到 71 美金了。你给我搞清楚，这波上涨到底是利好策略刺激还是假反弹？今天收盘前要做决策，是卖出止盈，还是继续持有。”

其实这个逻辑就像本周五非农数据+56两个月下修的就业数据(5月+6月下修砍了26万份工作，相当于整个迈阿密的人口突然失业)。这种情况，你要第一时间作出判断决策，立刻反馈到还未开盘的美股，加密资产做对冲，这需要即刻的响应和数据做支持，将能有效避免掉周末的这波下杀。

我们来看看正常金融分析师的路径(预计4-5小时)：

1️⃣去 S&P Global 拉财报、会议纪要

2️⃣打开 FactSet / Morningstar 看历史数据和估值

3️⃣切 Edgar 查SEC公告

4️⃣挖内网的历史 memo、研究报告

5️⃣然后再做表格、画图、写memo

这一通操作，至少得 4~5 小时，手动切好几个系统，信息不一致还容易出错。

💡这时候 #Claude 出场，真的像是我多了一个超级分析师助理：

直接给 #Claude 下个指令：“帮我综合分析 Velocity Athletic 的财报表现，股价异动是否合理，出一份投资memo。”

🔍 1️⃣多平台同步拉数据 + 语义理解

Claude 不是简单爬数据，它能理解我需要的背景：

· 从 S&P Global 抓取电话会议内容，提炼出关键信息，比如 CFO 在 Q&A 中提到“受关税影响，利润率下降400个基点”；

· 从 Morningstar 拉出历年数据和对手对比；

从我们公司的内部文档（box）找出了过往写过的 Velocity 分析框架；

· 从 Delupa 抓取 8 个季度的财务数据，直接做出趋势图表；

· 所有内容都标明出处，随时点进去二次确认，极大提高了合规和信任度。

📊 2️⃣生成可视化图表 + 核心模型

问 #Claude：“帮我做一个 annotated price chart、同行估值比较表、以及DCF模型。”

它逐步实现：

· 标注事件的股价走势图（显示了CFO减持、董事会紧急会议、财报发布时间等）；

· 一张清晰的 comps 表：Velocity 的 EV/EBITDA 是 21 倍，行业均值才 16 倍，估值偏高；

· 一套完整的 DCF 模型：假设清楚、自由切换情境、连 WACC 的计算都是标准的。

· 模型推算出来的合理股价：54 美元，远低于当前71美元，说明当前的上涨偏乐观，泡沫成分很大。

📝 3️⃣自动生成机构级投资memo

最后，我说：“用我们基金内部模板出一份memo，供PM参考。”

Claude 直接调用内网的memo模板，自动填充以下内容：

推荐结论：建议趁高点卖出获利，等价格回调再建仓；

逻辑支持：从财务基本面、市场反应、行业对比、估值偏离等维度进行量化支撑；

潜在风险：比如未来若关税缓解、CFO减持另有原因，可能导致股价进一步波动；

清晰引用：所有数据都带有原始出处链接，供PM或法务复查。

看完整个视频演示，我觉得 #Claude 完全是财报分析的“#AI 核武器”，目前加密数据支持的API数据接口还比较少，假如后期完善后，这完全可以成为 #Web3 投研的杀手锏。

假如说我们以前做项目分析要“十指翻飞 + 九屏查数据 + 五个脑袋并用”，现在有了 #Claude，就像多了个24小时不下线的金牌分析员，还不喊加班，效率起飞📈！

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